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1、同濟(jì)大學(xué)碩士學(xué)位論文主要組織相容性復(fù)合物結(jié)合多肽的識別姓名：趙璞申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：分析化學(xué)指導(dǎo)教師：李通化20090201ABSTRACTABSTRACTInallvertebrates，TcellsonlyrecognizeantigensasacomplexwithMHCmoleculesThereforeMHCbindingpepfidespredictionisallimportantstepinTcellsepitope
2、sdiscoveryHoweveridentifytheMHCligandsbyexperimentalmethodsistimeconsumingandmoneycostingConsiderablecomputationaleffortshavebeenmadeinthisarea，andefficientlyreducingthenumberofcandidatebindersthatneedtobeexperimentallyv
3、erifiedThepurposeofthispaperistoimprovetheSVMmodelspredictionaccuracybyusingmorereasonablepeptideencodingmethodPeptidesequencerepresentationsareessentialforsupportvectormachinesAlthoughtherearenumbersoftraditionalcodingm
4、ethods，theydonotcontaintheinformationoftheinteractionbetweenMHCandtheirbindersTheinnovationofthispaperistoproposeanewcodingmethodknownas：environmentalencodingmethodThedatasetusedinthispaperwaspublishedbyBjoernPetersin200
5、6ThispaperexploredSVMfordevelopingpredictionsystemsofdividingMHCbindersfromMHC—nonbindersFivetraditionalencodingmethodsandenvironmentalencodingmethodweretestedinthisworkFive—foldcrossvalidationresultsshowedthattheoverall
6、performanceofOurnovelenvironmentalencodingisimprovedincomparisontoothertraditionalencodingsby2％～3％TheresultofthesixkindsofSVMmodelswereusedasnewvariablestosetupanewSVMmodelTheaccuracyofthisbiolayersSVMmodelwasnotimproved
7、FinallyweusedenvironmentalencodingmethodtopredictbindersofawiderangeofMHCalleles，andcomparedtheresultswithsomeMHCbindingpeptidepredictiontoolsonintemetInmostcases，themodelsbuiltbyenvironment—basedencodingarebetterthanthe
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